[EDWITH_머신러닝과 딥러닝 BASIC] Tensorflow로 간단한 linear regression을 구현 (new)

* 예측을 어떻게 할 것인가? 공식을 이용한다.

* 얼마나 예측을 잘했는가? = cost

* 학습을 한다. W와 b를 조절해서 cost를 낮게 하는 것

1. 공식 1. build graph using TF opertations

x,y 값을 조절한다. 1-2-3-/1-2-3

 

variable; TF에서 자체적 처리, W와 b의 값

cost = TF의 함수로 사용(reduce_mean, square)

GradientDescent >> optimizer / minimize = magic

step >> 코드설명

실행에 의해 결론적으로 training을 통해 0에 수렴한다.

코드 설명

최종 전체 코드 실행 설명